JP3028510B2

JP3028510B2 - 画像処理装置，小包から経路指定情報を抽出するための装置，画像処理方法及び小包仕分けの方法

Info

Publication number: JP3028510B2
Application number: JP7-523177A
Authority: JP
Inventors: ズロニック、アヴィアド; ジヴァソマー
Original assignee: インターナシヨナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーシヨン
Filing date: 1994-03-07
Publication date: 2000-04-04
Anticipated expiration: 2015-04-04

Description

【発明の詳細な説明】［発明が属する技術分野］本発明は、コンピュータ化された郵便物仕分けに関
し、具体的には、小包のディジタル化された画像上で荷
札を識別し、突き止めるための画像処理の方法および装
置に関する。

［従来の技術］小包の量がますます増加しているので、小包仕分けの
自動化は、全世界の郵便局および運輸業全般にとって非
常に重要になりつつある。

一般に、小包仕分けを自動化するためには、小包のデ
ィジタル画像を取り込み、宛先住所などの経路指定情報
を画像から抽出する必要がある。この経路指定情報は、
その後、適当な装置によって使用して、小包を適宜仕分
けしたり、仕分け処理で後程使用するために小包に印刷
されるバーコードなどの生成に使用することができる。

しかし、荷札は、小包のどこにでも貼ることができ、
したがって、小包のディジタル画像のどこにでも現れる
可能性がある。一般には、光学式文字読取装置（OCR）
技術を使用して、荷札のかなり高解像度の画像から経路
指定情報を抽出する。この技術を有効に活用し、小包の
画像全体を処理しないようにするためには、小包の画像
の上で荷札の位置を突き止める必要がある。これが達成
されたならば、画像の荷札に対応する部分だけを処理す
ればよい。

［発明が解決しようとする課題］本発明の目的は、小包の画像内で宛先荷札の位置を突
き止めるための画像処理装置を提供することである。

このような荷札検出を実行するためには、２種類の問
題を解決しなければならない。第１に、要求速度の達成
は非常に困難である。現在使用可能な技術を用いて画像
処理をリアルタイムで実行しなければならない。第２
に、画像データは理想的なものではない。荷札がノイズ
によって汚れている可能性があり、荷札が多少透明で、
背景の小包が透けてみえる可能性があり、文字が荷札と
小包自体の両方に現れる可能性がある。さらに、荷札
は、小包のどこにあるかわからない。

［課題を解決するための手段］前記の問題を解決するために、本発明は、行および列
に配置された複数の画素を含む小包の画像をディジタル
形式で生成し記憶する手段と、各画素の色に基づいて、
当該各画素を、荷札画素、背景画素またはそのいずれで
もないものとして分類するための分類論理機構と、各画
素の元の分類および当該各画素の隣接画素の分類に基づ
いて、当該各画素を、荷札画素または背景画素のいずれ
かとして再分類するためのセグメント化論理機構と、す
べての画素が荷札画素として再分類される領域の境界を
識別するための識別論理機構とを含む、画像処理装置を
提供できるようにする。

本発明は、ほとんどすべての小包が白地に黒文字の荷
札を有し、荷札より白い小包は存在しないという観察に
基づいている。したがって、色情報を使用して荷札を背
景から分離することができる。

画素は、まず、荷札、背景またはそのいずれでもない
ものとして分類される。通常、背景でも荷札画素でもな
いものとして分類される画素は、荷札上の文字または小
包の本体に対応するか、ノイズに起因するものである。
その後、セグメント化技法を使用して、画素の前後関係
に基づいて画素を荷札または背景のいずれかの画素とし
て再分類する。このセグメント化技法は、たとえば、文
字に対応する画素は画像内で水平または垂直に長い連な
り（ラン）を形成しないという事実など、既知の文字の
特徴を使用することができる。さらに、セグメント化論
理機構は、荷札画素が比較的長い連なりになると期待で
きるという事実と、荷札内での背景画素の出現が非常に
まれであるという事実を利用できる。

１実施例では、分類論理機構が、白画素を荷札画素と
して分類し、黒画素を荷札画素でも背景画素でもないも
のとして分類し、それ以外の画素のすべてを背景画素と
して分類するように配置構成される。しかし、これ以外
の可能性がある。たとえば、特定のあらかじめ定義され
た色の荷札を使用する方式を考案することもできるはず
である。この場合、この装置は、小包の画像からその特
定の色の荷札を識別し、位置を突き止めるように適合さ
れるはずである。さらに、複数の色の画素のすべてを荷
札画素として分類する可能性も残されている。

また、本発明は、小包の画像を取り込むためのカメラ
と、カメラを横切って小包を移送する手段と、上で説明
した画像処理装置と、すべての画素が荷札画素として再
分類される領域の位置を使用して小包荷札の画像を生成
する手段と、荷札の画像から経路指定情報を抽出する手
段とを含む、小包の仕分けで後程使用するために小包か
ら経路指定情報を抽出するための装置も提供する。

もう１つの態様では、本発明は、（ａ）行および列に配置された複数の画素を含む、小包
の画像をディジタル形式で生成し、記憶するステップ
と、（ｂ）各画素の色に基づいて、当該各画素を、荷札画
素、背景画素、またはそのいずれでもないものとして分
類するステップと、（ｃ）各画素の元の分類および当該各画素の隣接画素の
分類に基づいて、当該各画素を、荷札画素または背景画
素のいずれかとして再分類するステップと、（ｄ）すべての画素が荷札画素として再分類される領域
の境界を識別するステップとを含む、小包の画像上で荷札の位置を突き止めるための
画像処理方法を提供する。

また、上記ステップを含む小包仕分けの方法も提供す
る。

［図面の簡単な説明］第１図は、出荷荷札翻訳システムの全体図である。

第２図は、画像処理装置を示す概路図である。

第3A図は、低解像度小包画像を示す図である。

第3B図は、低解像度小包画像を示す図である。

第3C図は、低解像度小包画像を示す図である。

［発明の実施の形態］本発明は、画像取込み、画像処理および光学式文字認
識（OCR）技法を使用する、小包上の荷札から出荷情報
を抽出する出荷荷札翻訳システムで実施される。

このシステムを第１図に示す。このシステムには、下
記の主要構成要素が含まれる。

（ａ）低解像度画像取込みステーション160および高解
像度画像取込みステーション170を有するコンベヤ・シ
ステム100。

（ｂ）ユーザ・インターフェース、システム全体の制御
および画像処理機能を提供する適切なプログラムの制御
の下で動作する、コンピュータ110。

（ｃ）OCRサブシステム120。

（ｄ）コンピュータ110がコンベヤおよび画像取込みカ
メラの機能を制御できるようにする、プログラム式論理
制御機構180。

コンベヤの機械的機能および画像取込み機能には、通
常の構成要素を使用する。荷札を処理するために修正が
必要ではあるが、基本的なOCR構成要素は、ハードウェ
ア、ソフトウェア共に、やはり通常のものである。コン
ピュータ110は、たとえば、IBM RISC SYSTEM/6000系列
のコンピュータのいずれかとすることができる（IBMとR
ISC SYSTEM/6000はInternational Business Machines C
orporationの商標である）。

データの流れと第１図に示された主要構成要素を、パ
ッケージの処理の説明を介して以下の節で解説する。

出荷荷札翻訳システムのコンベヤ・システム100は、
２つの別々のコンベヤ・モジュールすなわち、誘導コン
ベヤ130と処理コンベヤ140からなる。

誘導コンベヤ130は、パッケージをシステムに装荷す
る。パッケージは、ベルトを下る際に位置合わせエッジ
150に沿ってコンベヤの片側に「片寄せ」られる。これ
によって、パッケージがシステムを通過する際のパッケ
ージの位置が一定になる。コンベヤの片側へのパッケー
ジの「片寄せ」は、水平面内に角度付きベルト・コンベ
ヤを設けるか、傾斜ベルト・コンベヤを設けることによ
って達成でき、後者の場合、パッケージは、重力によっ
てコンベヤの片側に送られる。角度付き水平ベルトを、
第１図に示す。

処理コンベヤ140は、低解像度画像取込みステーショ
ン160および高解像度画像取込みステーション170を通っ
てパッケージを運ぶ、連続走行式ベルト・コンベヤであ
る。

コンベヤの速度制御は、プログラム式論理制御機構
（PLC）180によってもたらされる。PLC180は、コンピュ
ータ110に接続され、その制御の下で動作する。この制
御システム設計によって、コンピュータ110上で実行中
の制御プログラムが提供するオプションを介してコンベ
ヤ速度を選択する手段がもたらされる。

保守、試験など、システム動作の異なるモードでは、
コンベヤ速度を設定可能である必要があることが理解さ
れよう。PLC180は、システムを通過するパッケージを追
跡するために一連の光学センサを監視し、パッケージ
「詰まり」の検出も提供する。第１図に示された間隔光
学センサ190は、パッケージ間の間隔に関するフィード
バックを提供し、コンベヤ・モジュール間のゲートとし
て働く。

操作員は、コンベヤ・システム100に、荷札面を上に
して小包を１つづつ置く。操作員が、荷札が一定の向き
になるように小包を回転する必要はない。

パッケージ間の間隔に対する制御を設けて、高さが異
なるパッケージのために高解像度カメラが焦点を調節す
る時間を与え、システムの画像処理能力に合わせてパッ
ケージ供給速度を調節できるようにする。

この間隔を設けるために、誘導コンベヤ130の停止／
起動部分を、パッケージ装荷点で使用する。パッケージ
は、コンピュータ110内の適切なソフトウェアの制御の
下でこのコンベヤから一定速度の処理コンベヤ140に解
放され、このソフトウェアは、PLC180を介してコンベヤ
・センサを監視する。

不合格品の処理など、遅延が必要な場合には、この間
隔機構を使用して、パッケージの供給を一時的に停止す
ることができる。操作員にパッケージを離して置くよう
にさせることによって、スループットを犠牲にしてこの
機構を除去することも可能である。

パッケージは、ステージを通過するが、このステージ
では、コンベヤ・ベルトから固定された高さに取り付け
られた標準テレビ・カメラ200が、パッケージの頂面の
カラー画像を取り込む。

照明は、パッケージの移動によるぼけを除去するため
に、ストロボ・ライト210を介して供給される。カメラ
のレンズは、必要なパッケージ・サイズの範囲を扱うの
に十分な被写界深度を有し、したがって、焦点制御は不
要である。

テレビ・カメラは、コンピュータ110内の既知の形式
のビデオ取込みボードに接続され、その画像は、コンピ
ュータ内の記憶装置にディジタル形式で記憶される。コ
ンピュータ110内の適切なソフトウェアが、ディジタル
形式の低解像度画像を分析して、下記の機能を実行す
る。

（ａ）パッケージ寸法とベルト上の向きの判定。

（ｂ）荷札検出。

（Ｃ）後程荷札を貼り付けるためのパッケージ上の空き
区域の突き止め。

テレビ画像自体からパッケージ高さを判定するため
に、多数の技法を使用することができる。たとえば、ベ
ルト経路に沿ったパッケージの長さを、単純な光センサ
によって測定でき、テレビ画像内の画素単位でパッケー
ジの長さと比較することができる。パッケージは、その
頂面がカメラに近ければ、テレビ画像では長く見える。
その代わりに、ベルトを横から見る光電セル・アレイま
たは、テレビ・カメラを含むフレームの上に吊るして取
り付けられた音響センサなどの別個のセンサを介してパ
ッケージ高さを判定することもできる。

パッケージ境界は、パッケージからベルトへの色シフ
トを検出することによって、テレビ画像内で簡単に判定
できる。その後、頂面の寸法と向きを判定できる。パッ
ケージ高さ情報を、頂面視寸法と共に使用して、その小
包を囲むことのできる最小の境界ボックスを計算する。

小包経路指定に必要な情報は、小色の荷札に含まれ
る。この情報へのアクセスを簡単にするために、コンピ
ュータ110は、小包の低解像度画像から荷札の位置を抽
出するようにプログラムされる。

荷札は、小包の背景と比較した色の差の分析を介し
て、小包の低解像度画像内で位置を突き止められる。こ
の実施例では、位置と向きの情報を使用して、下流で高
解像度画像を取り込む区域を定義する。

この実施例では、このシステムによって毎秒１個また
は毎時3600個の小包を処理することができる。この処理
には、画像取込み、荷札検出、回転検出、偏り補正およ
び、荷札画像からの経路指定情報のOCRまたは手動抽出
が含まれる。これらすべての動作を完了するためには、
画像取込みと荷札検出に200ms以上を費やしてはならな
い。

現在使用可能な技術を用い、適度なコストでこのよう
なリアル・タイム荷札検出を実行するために、２種類の
問題を解決した。第１に、要求速度の達成は非常に困難
である。というのは、処理のため画像取込みボードから
ホストへ画像データを転送するのに200ms以上かかるか
らである。第２に、画像データは理想的なものではな
い。荷札の白色がノイズによって汚れている可能性があ
り、荷札が多少透明で、背景の小包が白色を損なう可能
性があり、荷札の文字の黒色は、荷札にしかないとは限
らない。さらに、荷札は、小包のどこにあるかわからな
い。

低解像度小包画像の処理は、下記のように進行する。

テレビ・カメラ200が、640×480画素の画像を生成す
る。この画像の10本ごとに１本の走査線が、ビデオ取込
みカードからコンピュータ・メモリに転送され、合計約
50msを要する。これは、高度に副標本化された画像を、
適度な時間内にもたらす。

検出問題を解決するために、画像内のすべての画素に
ついて、それが荷札に含まれる確度を見積もる関数を見
つけた。その後、画像の２つの主軸のそれぞれに１次元
セグメント化アルゴリズムを使用して、荷札と小包の残
りの間の区別を明瞭にする。

この技法は、下で詳細に説明する。

副標本化された小包画像の処理を、第２図に示す。ま
ず、分類400を実行する。画像内の画素は、３つの種類
すなわち、荷札、背景およびそれ以外に分類される。各
画素は、まず、隣接画素を無視してこれらの種類のうち
の１つとして分類される。

（ａ）荷札型画素これらは白画素である。このような
画素は、小包のどこにでも現れ得るが、荷札区域の長い
連なり（垂直と水平の両方）に集中していると仮定す
る。

（ｂ）それ以外型画素これらは黒画素である。このよ
うな画素は、荷札区域と背景区域の両方に現れ得るが、
荷札内では、水平、垂直またはその両方に長い連なりを
形成しないと仮定する。

（Ｃ）背景型画素残りのすべての画素。このような画
素が荷札内に現れることは、非常にまれであると仮定す
る。

分類400は、下記の２段階からなる。

（ａ）色空間変換元のRGB画像を、YUV画像に変換する。ここで、Ｙは輝
度成分であり、ＵおよびＶは、クロミナンス成分であ
る。変換式は次のとおりである。

Ｙ＝0.299＊Ｒ＋0.587＊Ｇ＋0.114＊ＢＵ＝Ｂ−ＹＶ＝Ｒ−Ｙ（ｂ）色分類 YUV空間では、グレイ・レベルが、クロミナンス成分
（U,V）の低い値によって指定される。これらの色の中
で、白色は、高い値の輝度成分Ｙによって定義され、黒
色は、低い値の輝度成分Ｙによって定義される。

画素ごとに、まずクロミナンス成分を検査する。これ
らのうちの少なくとも１つが高い場合、その画素の色は
グレイではなく、その画素は背景として分類される。両
方の成分が低い値を有する場合、輝度値を検査する。輝
度が高い場合、その画素の色は白てあり、荷札として分
類される。値が低い場合、その画素の色は黒であり、そ
れ以外型画素として分類される。中間の範囲の値の輝度
を有する画素も、背景として分類される。

その後、セグメント化処理410を、まず各行に、次に
各列に適用する。この処理では、行または列を、領域尺
度に対する制約の対象となる荷札領域、背景領域または
その他領域にセグメント化する。セグメント化の結果と
して、画素は上記のカテゴリに再分類されるが、この場
合は、周囲の関係が考慮に入れられる。第3A図、第3B区
および第3C図では、０が荷札（白画素）を表し、１が背
景画素を表し、２がその他型画素を表す。

第3A図に、セグメント化の前の画素の分類を示す。

第3B図に、行セグメント化の後の分類を示す。第3C図
に、列セグメント化の後の分類を示す。この実施例で
は、どの型の画素の連なりであっても少なくとも３画素
の長さでなければならないことをセグメント化の制約と
仮定した。

セグメント化本発明の好ましい実施例に使用されるセ
グメント化論理機構を、以下で説明する。

このアルゴリズムは、分類処理400の結果として得ら
れた画像の各行または列、すなわち記号の配Ａ（）を処
理する。３つの記号を使用して、問題の２つの特性記
号'1'および'0'。この場合、それぞれ背景画素と白画
素）と、両者の不在（記号’＊’。この場合、黒画素）
を表す。

Ａ（）は、分類処理によって作成されるが、100％正確
ではない。セグメント化処理では、画素の100％正確な
分類において、記号が分離して現れることはなく、連な
りとして現れるという前提に頼る。

セグメント化論理機構は、Ａ（）を走査し、Ａ（）によって反映される連なりの
型に関して３つの仮説を維持する。これらの仮説のそれ
ぞれがスコアを有し、ある仮説のスコアが実験的に決定
された閾値を超える時には、その仮説を受け入れ、出力
を形成する。

具体的に言うと、仮説のそれぞれは、下記の変数を有
する。Type（型）０、１、または＊。

Score（スコア）セグメント化の結果とＡ（）内のデ
ータの間の一致の量を表す。

Run_score（連なりのスコア）最後にセグメント化さ
れた連なりと、Ａ（）内の対応する要素との間の一致の
量を表す。

Increment（増分）Ａ（）内の次の要素が仮説の型と
一致する場合のスコアの増分。

Start（開始）仮説の型の連なりが開始したと仮定さ
れる、Ａ（）内の指標。

Prev_len（前の長さ）この型の最後の連なりの長さ。

Ａ（）は、ａ（０）、…、ａ（ｎ−１）であるものと
する。この処理は、下記のように進行する。

1.初期設定 2.A（）のすべての要素に対するステップ３ないしステ
ツプ７のループ 3.スコアの作成と前の長さの維持 4.開始点の更新 5.仮説の受入れ 6.正規化 7.スコア追跡 8.ループの終り上記アルゴリズムの項「ａ（ｉ）がＸと一致する」に
は、ａ（ｉ）＝＝＊の場合と、ａ（ｉ）！＝current_st
ateで、X!＝ａ（ｉ）についてincrement（ａ（ｉ））＜
prev_len（ｘ）の場合とが含まれる。

この実施例のように10本ごとに１本の走査線をとるこ
と以外にも多くの方法で画像を副標本化することができ
ることが理解される。また、観察された荷札型画素に従
って標本化密度を変更する、すなわち、荷札型画素の近
傍では標本化密度を上げ、それ以外の場所では密度を下
げることも可能である。

荷札検出分析の副産物が、小包頂面の無特徴区域の識
別である。無特徴区域のうちの１つが、荷札貼付け用の
空き区域として報告される。

パッケージは、次に、標準的な2048要素のライン・ス
キャナ220を使用する、荷札区域の高解像度（200dpiグ
レイスケール）画像を取り込むステージを通過する。単
一のライン・スキャナの視界は、約254mm（2048/200dp
i）であるから、パッケージ全体の幅をカバーする２つ
の代替案が可能である。

（ａ）それぞれがベルト幅の1/3をカバーし、わずかに
重なりあう視野を有し、それぞれ独自のレンズを有する
３つのライン・スキャン・カメラ。この配置では、「候
補」荷札の数が、スキャナ構成によって制限されない。
しかし、この構成では、２つのスキャナにまたがって分
割された荷札画像に対して「継ぎ合わせ」ソフトウェア
動作を行う必要がある。

（ｂ）候補荷札を含む254mmの区域を見るようにピボツ
ト回転可能な複数のライン・スキャン・カメラ。２つの
カメラがあれば、荷札の位置にかかわらずに２つの候補
荷札を取り込めることが保証される。同一の254mm幅の
中の追加の候補荷札もカバーすることができる。カメラ
をピボット回転すると、ソフトウェアで補償しなければ
ならない画像のひずみが生じるが、これは予測可能であ
る。

どちらの手法でも、カメラのレンズにモーター駆動焦
点調節を設けて、異なるパッケージ高さを補償する。

ライン・カメラ用の照明は、ベルトを横切る連続した
ライトのストリップ230として提供される。

各荷札の200dpi、４ビット・グレイ・スケール画像
は、低解像度画像から得られた荷札の位置の知識に基づ
いて、適切なスキャナからOCRサブシステム120に渡され
る。

この高解像度荷札画像は、既知の形でOCRサブシステ
ム120によって処理されて、荷札に印刷されたテキスト
から経路指定情報が抽出される。

最後に、この経路指定情報を、コンベヤ・システムの
さらに下流にある機構を用いて荷札を貼り付けるアプリ
ケーションに転送することができる。

［産業上の応用可能性］本発明は、小包のディジタル化された画像上で荷札を
識別し、位置を突き止めるための画像処理装置を含む、
コンピュータ化された小包仕分け装置の分野に適用でき
る。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開平１−219968（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−177283（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−236179（ＪＰ，Ａ) 特表平４−503921（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B07C 3/10 - 3/14 G06K 9/20 340 G06F 15/62 380

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】行および列に配置された複数の画素を含む
小包の画像をディジタル形式で生成し記憶する手段と、各画素の色に基づいて、当該各画素を、荷札画素、背景
画素またはそのいずれでもないものとして分類するため
の分類論理機構と、各画素の元の分類および当該各画素の隣接画素の分類に
基づいて、当該各画素を、荷札画素または背景画素のい
ずれかとして再分類するためのセグメント化論理機構
と、すべての画素が荷札画素として再分類される領域の境界
を識別するための識別論理機構とを含む、小包の画像上で荷札の位置を突き止めるための
画像処理装置。
【請求項２】前記セグメント化論理機構が、同一の分類
を有するべき画素の直線配列内の画素の連なりを識別
し、当該連なり内のすべての画素が、その画素の分類に
基づいて荷札画素または背景画素のいずれとして分類さ
れるかを判定し、荷札画素または背景画素として分類さ
れなかった当該連なり内の画素を、荷札画素または背景
画素として再分類するよう配置構成されることを特徴と
する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】前記セグメント化論理機構が、前記画像を
行ごとに処理した後に列ごとに処理するか、またはその
逆の順に処理することを特徴とする、請求項２に記載の
画像処理装置。
【請求項４】前記分類論理機構が、白画素を荷札画素と
して分類し、黒画素を荷札画素でも背景画素でもないも
のとして分類し、他のすべての画素を背景画素として分
類することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装
置。
【請求項５】前記画像を取り込むためのカメラを含む、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】前記カメラによって生成された前記画像を
副標本化する手段を含む、請求項５に記載の画像処理装
置。
【請求項７】小包の画像を取り込むためのカメラと、前
記カメラを横切って小包を移送する手段と、前記カメラ
からの信号を受け取るように接続された請求項１乃至４
のいずれかに記載の画像処理装置と、当該画像処理装置
によって識別されたすべての画素が荷札画素として再分
類される領域の位置を使用して小包荷札の画像を生成す
る手段と、前記荷札の画像から経路指定情報を抽出する
手段とを含む、小包の仕分けで後程使用するために小包
から経路指定情報を抽出するための装置。
【請求項８】（ａ）行および列に配置された複数の画素
を含む、小包の画像をディジタル形式で生成し、記憶す
るステップと、（ｂ）各画素の色に基づいて、当該各画素を、荷札画
素、背景画素、またはそのいずれでもないものとして分
類するステップと、（ｃ）各画素の元の分類および当該各画素の隣接画素の
分類に基づいて、当該各画素を、荷札画素または背景画
素のいずれかとして再分類するステップと、（ｄ）すべての画素が荷札画素として再分類される領域
の境界を識別するステップとを含む、小包の画像上で荷札の位置を突き止めるための
画像処理方法。
【請求項９】（ａ）カメラを横切って小包を移送するス
テップと、（ｂ）前記カメラからの信号を受け取り且つ請求項８記
載の画像処理方法に従った処理を行うステップと、（ｃ）前記ステップ（ｂ）によって識別されたすべての
画素が荷札画素として再分類される領域の位置を使用し
て小包荷札の画像を生成するステップと、（ｄ）前記荷札の画像から経路指定情報を抽出するステ
ップと、（ｅ）前記経路指定情報を使用して小包を仕分けするス
テップとを含む、小包仕分けの方法。